не приведет ли ИИ-трансформация науки к размыванию самой сути фундаментальных исследований как поиска истины и объективных законов реальности? В конце концов, задача машинного интеллекта – не постичь устройство Вселенной, а оптимизировать целевую функцию, будь то точность предсказаний или скорость вычислений. И если целью научного познания станет чистая производительность, а не стремление к пониманию мироустройства – не рискуем ли мы получить "быструю, но бессмысленную" науку, этакий конвейер по штамповке все новых моделей и теорий, мало связанных с реальностью?
Эти риски и опасения, безусловно, не стоит сбрасывать со счетов. Но, на наш взгляд, они не отменяют грандиозных перспектив, которые открывает ИИ-трансформация научного метода. По сути, это шанс расширить горизонты познания до немыслимых ранее масштабов, преодолеть ограничения не только технического, но и психологического свойства. Выйти за пределы наших интуитивных представлений о том, какой должна быть наука и какими методами получать знания о реальности. Ведь если задуматься, что есть эксперимент, как не способ задать природе вопрос на понятном ей "языке"? А что есть модель, как не перевод ответов природы на доступный нам "научный язык"?
Так, может быть, ИИ – это и есть тот универсальный язык, на котором разум (неважно, человеческий или машинный) наконец-то сможет говорить с реальностью напрямую, без посредников и искажений? Тот "код Вселенной", который ускользал от нас на протяжении веков, а теперь благодаря взаимному усилению естественного и искусственного интеллекта становится постижимым и даже практически применимым? И тогда привычный цикл "гипотеза-эксперимент-теория" – это лишь подготовительные "шпаргалки", нужные человеку, чтобы освоить азы этого фундаментального космического языка.
2.2. Экономические и производственные системы
2.2.1. Прогнозирование экономических показателей и анализ рынков
Прогнозирование экономических показателей и анализ рынков – одна из ключевых областей, где симбиоз искусственного интеллекта и больших данных способен произвести настоящую революцию. В самом деле, современная экономика и финансовые рынки – это невероятно сложные, динамичные, многофакторные системы, поведение которых определяется сложным переплетением объективных закономерностей и субъективных ожиданий, рациональных моделей и иррациональной психологии. Неудивительно, что традиционные методы экономического анализа и прогнозирования, основанные на упрощенных теоретических моделях и экстраполяции прошлых трендов, зачастую дают сбои – особенно в кризисные, переломные моменты.
Именно здесь на помощь приходят технологии машинного обучения и интеллектуальной обработки данных. В отличие от традиционных экономико-математических моделей, ИИ-алгоритмы не опираются на жесткие предположения о "рациональности" агентов и линейности процессов. Вместо этого они учатся распознавать